Tumor=$1
Normal=$2
Class=$3

##
#	输入的每个样本的TSV文件的格式
#	tab分隔的6列，需要存在header的文件，包括以下6列
#	mutation_id，一个能够识别突变的单一ID，比如chr22:12345或者TP53_chr17:753342
#	ref_counts，突变位点的reference reads数
#	var_counts，突变位点的variant reads数
#	normal_cn，正常population的细胞拷贝数，对于人类常染色体来说是2，对于人类性染色体来说是1或2
#	minor_cn， 肿瘤细胞的minor拷贝数，一般从WGSS或者芯片的数据预测出
#	major_cn，肿瘤细胞的major拷贝数，一般从WGSS或者芯片的数据预测出

## 无法估计等位基因特异拷贝的位点去除
mkdir -p ${Pyclone_path}/Input_all/${Normal}

cat ${Titan_path}/chat/${Tumor}_CHAT.txt | grep -v Hugo | awk -F'\t' '{OFS="\t"}{
mutation_id=$6":"$7":"$1":"$2":"$4":"$5;
var_counts=$8*$9;
ref_counts=$8-var_counts;
normal_cn=2;
minor_cn=$11;
major_cn=$12-minor_cn;
if(minor_cn!="NA" && major_cn!=0){
print mutation_id,ref_counts,var_counts,normal_cn,minor_cn,major_cn;
}
}' > ${Pyclone_path}/Input_all/${Normal}/${Class}.tsv
sed -i '1i mutation_id\tref_counts\tvar_counts\tnormal_cn\tminor_cn\tmajor_cn' ${Pyclone_path}/Input_all/${Normal}/${Class}.tsv
